법률 연구 분야의 혁신가 인 LexisNexis는 최근 변호사, 조수 및 법률 전문가에게 전폭적 인 지원을 제공하기 위해 Protégé라는 AI 보조원을 출시했습니다. Protégé의 핵심 기능에는 사용자가 법률 문서를 작성하고 교정하는 데 도움이되고 불만 및 브리핑에서 인용의 정확성을 보장하는 것이 포함됩니다. LexisNexis의 목표는 보편적 인 법률 AI 보조원을 만들기위한 것이 아니라 Protégé가 다양한 법률 회사의 워크 플로우를 배우고 고도로 맞춤화 된 서비스를 제공 할 수 있기를 희망합니다.
Protégé를 개발하는 과정에서 LexisNexis는 의인성 및 Mistral의 고급 대형 언어 모델 (LLM)을 최대한 활용하여 사용자 요구를 가장 잘 충족시키는 모델을 찾으려고 노력했습니다. LexisNexis의 최고 기술 책임자 인 Jeff Riehl은“우리는 최고의 결과와 가장 빠른 응답 시간에 대한 특정 사용 시나리오를 기반으로 최상의 모델을 선택합니다. 경우에 따라 LexisNexis는 작은 언어 모델 (SLM)을 선택하거나 성능을 향상시키고 비용을 줄이기 위해 큰 모델을 증류합니다.
증류 기술은 대형 모델을 "가르치는"소규모 모델로 만드는 것을 말합니다. 소형 모델은 일반적으로 챗봇 또는 간단한 코드 완료와 같은 응용 프로그램에서 잘 작동합니다. 이것이 바로 LexisNexis가 제자에서 달성하고자하는 것입니다. 이런 식으로 프로테제는 자원 소비를 줄이면서 효율적으로 유지할 수 있습니다.
LexisNexis는 AI 응용 분야에서 광범위한 경험을 보유하고 있으며 2024 년 7 월 LexisNexis + AI 법률 연구 센터를 시작하기 전과 마찬가지로 자연 언어 처리, 딥 러닝 및 머신 러닝에서 여러 번 탐구했습니다. Riehl은 2022 년 11 월 Chatgpt가 Chatgpt를 시작한 이후 AI의 출시와 Protégé의 발전을 촉진했다고 언급했습니다.
AI 플랫폼을 구축 할 때 LexisNexis는 Claude, OpenAi의 GPT 및 Mistral과 같은 다양한 모델 제공 업체의 모델을 사용하여 멀티 모델 접근 방식을 취합니다. "우리는 각 사용자의 작업을 개별 구성 요소로 분류하고 각 구성 요소를 지원하기위한 최고의 대형 언어 모델을 찾습니다." 예를 들어, 사용자가 쿼리를 입력하면 Protégé는 먼저 미세 조정 된 Mistral 모델을 사용하여 쿼리를 분석 한 다음 작업을 완료하는 데 가장 적합한 모델로 전환합니다.
현재 LexisNexis는 주로 미세 조정 된 Mistral 모델에 의존하며 다른 방법으로는 Claude 모델을 사용할 계획이 있습니다. 이 회사는 또한 AI 플랫폼의 기능을 향상시키기 위해 OpenAI의 새로운 모델과 Google의 Gemini 모델을 사용하는 것을 고려하고 있습니다. 이 멀티 모델 전략은 제자의 유연성을 향상시킬뿐만 아니라 다양한 작업에서 효율적인 성능을 보장합니다.
법률 보조원 이상인 Protégé는 법률 문서를 작성하는 데 도움을 줄 수 있으며, 법적 워크 플로우의 다음 단계를 제안하고, 질문을 생성하고, 인용을 연결하여 정확성을 보장하고, 타임 라인 생성 및 복잡한 법률 문서를 요약합니다. Riehl은 Protégé가 개인화되고 지능적인 법률 보조원에 대한 예비 시도가 될 것이며, 모든 법률 전문가는 특정 업무 요구를 지원하기 위해 개인화 된 보조원을 갖기를 희망합니다.
핵심 사항 : Protégé는 LexisNexis가 시작한 AI 보조원으로, 법률 전문가에게 개인화 된 지원을 제공하도록 설계되었습니다. LexisNexis는 다양한 크고 작은 언어 모델을 사용하여 AI 보조원의 응답 속도와 정확도를 향상시킵니다. Protégé는 법률 문서 작성, 문제 생성 및 복잡한 콘텐츠 요약을 지원하며 법적 업무의 지능을 홍보 할 수 있습니다.